公开(公告)号：CN119108094A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411110795.1

申请日：2024-08-14

Applicant: 武汉大学中南医院

Inventor： 江红霞 ,  程真顺

IPC: G16H50/20 ,  A61B5/021 ,  A61B5/055 ,  A61B5/00 ,  G16H50/30 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明公开了一种基于心肌磁共振的肺动脉高压诊断及严重程度判断的预测模型、构建方法和应用。本发明通过对肺动脉高压患者及对照的心肌磁共振及检验信息进行统计学分析，筛选出肺动脉高压患者特异性指标，分别构建了一种肺动脉高压诊断临床新模型，该模型包含五个独立预测变量：升主动脉宽度、左房前后径、左室射血分数、肺动脉宽度、血小板水平；以及一种肺动脉高压严重程度预测模型，该模型包含两个独立预测变量：左室舒张末期容积指数、体重。本发明构建的诊断预测模型基于Lasso回归及Logistic回归技术，有效减少了对传统侵入性右心导管检查的依赖，极大地提升了患者的舒适度，优化了诊断流程，提高了整体诊断效率。

公开(公告)号：CN119971012A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411324852.6

申请日：2024-09-23

Applicant: 武汉大学中南医院

Inventor： 王海洲 ,  方诗琳 ,  江红霞 ,  刘小平 ,  王帆 ,  赵秋

IPC: A61K38/46 ,  A61K48/00 ,  A61K35/17 ,  A61K9/51 ,  A61P35/00

Abstract: 本申请涉及一种GBP2和/或GBP2mRNA在制备用于治疗肿瘤的药物中的应用及药物。相比于其他在临床实验中的药物，GBP2的明显优势在于其本身是I FN‑γ信号通路的关键分子，且本身在清除外来病原体方面发挥重要作用，故患者对其耐受度高。GBP2可通过I FN‑γ通路，促进抗肿瘤免疫微环境形成，杀伤肿瘤细胞。GBP2可以抑制黑色素瘤生长和提高生存率；并促进T细胞杀伤肿瘤，抑制黑色素瘤生长和提高生存率；GBP2促进CD8+T细胞的浸润；GBP2促进记忆性T细胞的形成；GBP2促进肿瘤细胞的免疫检查点表达；GBP2促进细胞因子的产生；GBP2促进趋化因子CXCL9的产生；GBP2促进免疫原性分子HMGB1的提高。

公开(公告)号：CN119040449A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411190801.9

申请日：2024-08-28

Applicant: 武汉大学中南医院

Inventor： 江红霞 ,  程真顺

IPC: C12Q1/6883 ,  G01N33/68 ,  A61K45/00 ,  A61P9/12

Abstract: 本发明公开了一种Ero1α作为肺动脉高压生物标志物和治疗靶点的应用。本发明实施例表明，Ero1α在低氧肺动脉平滑肌细胞和肺动脉高压肺组织中高表达，敲低Ero1α降低了肺动脉平滑肌细胞的增殖和迁移水平，而过表达Ero1α引起相反的效应；在动物水平敲低Ero1α的表达能显著缓解低氧和MCT引起的肺动脉高压。本发明揭示了Ero1α可作为诊断和治疗肺动脉高压的新靶点，可以开发针对Ero1α的治疗策略，为肺动脉高压患者提供更有效的治疗方法。Ero1α作为一个关键的生物标志物和治疗靶点，在肺动脉高压的诊断和治疗中具有重要的应用前景。

公开(公告)号：CN118629661A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202411109990.2

申请日：2024-08-14

Applicant: 武汉大学中南医院

Inventor： 江红霞 ,  程真顺

IPC: G16H50/50 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种诊断肺动脉高压的预测模型、构建方法及应用，收集肺动脉高压患者及对照的超声心动图及检验数据等共计83个变量，通过lasso回归筛选出30个潜在预测变量，进一步Logistic回归筛选出了6个独立预测变量：肺动脉宽度、右心房大小、肺动脉瓣口流速、左室后壁厚度、E/E’、平均血小板体积。这些变量构建了肺动脉高压诊断预测模型，通过ROC、机器学习等对模型进行评价验证，均表明模型具有良好预测性能。本发明创新性的提出了肺动脉高压的无创诊断模型，这将为右心漂浮导管检查禁忌症及偏远地区不具备开展右心漂浮导管检查的广大患者提供肺动脉高压诊断的新工具，对疾病的早期诊断治疗及提高生存率具有重要意义。

公开(公告)号：CN119108095A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411110796.6

申请日：2024-08-14

Applicant: 武汉大学中南医院

Inventor： 江红霞 ,  程真顺 ,  刘小平 ,  王海洲

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06F18/241 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明公开了一种基于肺动脉血管造影的肺动脉高压诊断及严重程度判断的预测模型、构建方法和应用。通过收集并分析肺动脉高压患者及对照的肺动脉血管造影及检验信息，本发明构建出了肺动脉高压诊断及严重程度判断的临床预测模型，诊断模型及严重程度判断模型均包含五个独立预测变量。上述模型构建后，通过列线图进行可视化，通过ROC曲线、DCA曲线、校准曲线等进行效能评价，通过机器学习方法进行检验，均表明本发明构建的模型具有良好性能。此外，通过对连续变量的相关性分析，本发明还构建了以平均肺动脉压为因变量的线性回归方程。本发明为肺动脉高压的无创筛查提供了新的线索依据，对扩大疾病筛查人群及早期诊断具有重要意义。